“營改增”促進了制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚嗎?

唐 榮 李文秀 紀祥裕

一 引 言

“營改增”作為我國稅制改革史上的重要舉措，對推動制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚發(fā)展具有重要影響。1994年分稅制改革確立的增值稅與營業(yè)稅分立并行的稅制安排，不僅對服務業(yè)發(fā)展形成約束，且制約了增值稅抵扣鏈條向上和向下兩個維度的延伸，帶來了資源配置錯位，不利于專業(yè)化分工與經(jīng)濟結構優(yōu)化(田彬彬和范子英，2017)[1]。為克服傳統(tǒng)稅制的負面影響，我國自2012年開始以上海交通運輸業(yè)和部分現(xiàn)代服務業(yè)為試點，推行“營改增”政策，并逐步在地區(qū)、行業(yè)全面鋪開?！盃I改增”作為供給側結構性改革的重要舉措，其并未單純定位于為企業(yè)減負，而是力爭深化產業(yè)分工合作，促進產業(yè)升級(孫曉華等，2020[2]；倪婷婷等，2020[3])。

生產性服務業(yè)所具備的高增值性、強關聯(lián)性特點，較好切合了“營改增”政策的作用基礎(孫正和陳旭東，2018)[4]。“營改增”通過打通二、三產業(yè)增值稅抵扣鏈，將使制造業(yè)中間投入的稅收成本大幅降低，促進產業(yè)分工協(xié)作(孫曉華等，2020)[2]。那么，面對我國當前推進“兩業(yè)融合”，追求經(jīng)濟高質量發(fā)展的新趨勢，“營改增”政策在理順投入產出關系的同時，能否成為政府促進具有投入產出關聯(lián)的制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚發(fā)展的重要手段？“營改增”政策的實施對不同層次生產性服務業(yè)是否存在異質性效果？深化上述問題研究具有重要的理論價值與現(xiàn)實意義。

具體地，本文首先通過一個理論框架揭示了“營改增”影響制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的內在機理，認為“營改增”主要通過稅負效應和專業(yè)化分工效應促進制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚。然后，結合2003-2013年中國277個地級及以上城市數(shù)據(jù)，采用雙重差分法，估計了“營改增”對制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的影響，發(fā)現(xiàn)在平均意義上“營改增”能顯著增強制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚水平。最后，異質性分析發(fā)現(xiàn)，“營改增”尤其促進了中城市組制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚，且對制造業(yè)與高端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的影響效應更強。

“營改增”作為我國稅制改革的重點，從試點到全面推開已實施近9年，其政策效果評估一直是經(jīng)濟學和財政學相關領域研究的焦點(范子英和彭飛，2017[5]；Sopranzetti和Ma，2020[6]；蘇梽芳等，2021[7]；謝獲寶和惠麗麗，2021[8])。已有研究主要從稅負效應(Fang et al.，2017[9]；范子英和彭飛，2017[5]；李艷艷等，2020[10])、分工效應(陳釗和王旸，2016[11]；范子英和彭飛，2017[5]；錢曉東，2018[12]) 、企業(yè)績效(李成和張玉霞，2015[13]；袁從帥等，2015[14]；孫正，2020[15]；Sopranzetti和Ma，2020[6])、居民收入(倪紅福等，2016[16]；楊玉萍和郭小東，2017[17]；蘇梽芳等，2021[7])以及產業(yè)轉型升級(李永友和嚴岑，2018[18]；倪婷婷等，2020[3]；黃策等，2020[19])等方面探討了“營改增”的經(jīng)濟社會效應。但鮮有關于“營改增”對制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚影響的直接考察，本文試圖對此進行補充。

制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的相關文獻中，研究者們圍繞制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的推進機理，分別從產業(yè)關聯(lián)(Klaus和Marcel，2005[20]；陳國亮和陳建軍，2012[21]；陳曦和朱建華，2018[22])、馬歇爾外部性三因素(Ellison et al.，2010[23]；韓清等，2020[24])、城市規(guī)模(豆建民和劉葉，2016)[25]、市場化(紀玉俊和孫紅梅，2020)[26]、城市首位度(逯苗苗等，2019)[27]、社會信任(周明生和于國棟，2020)[28]等視角展開論證?？梢?，學界對產業(yè)協(xié)同集聚形成機制多從產業(yè)、空間維度進行考察，尚未涉及“營改增”政策的制度維度。

綜上所述，相較于已有研究，本文貢獻主要為：(1)理論層面，本文將“營改增”納入產業(yè)協(xié)同集聚研究框架，并基于產業(yè)層次劃分，細致考察“營改增”對制造業(yè)與低端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚、制造業(yè)與高端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的差異化影響，豐富與完善了“營改增”及產業(yè)協(xié)同集聚的相關研究；(2)經(jīng)驗層面，綜合運用DID與PSM-DID估計法檢驗“營改增”對制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的影響，深化了“營改增”政策評價和產業(yè)協(xié)同集聚的經(jīng)驗研究。

后文內容安排是：第二部分為理論機制分析；第三部分為數(shù)據(jù)介紹與研究設計；第四部分是實證結果分析；最后是結論與政策啟示。

二 理論機制分析

制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚屬于產業(yè)集聚研究范疇(張虎等，2017)[29]。產業(yè)集聚是同一產業(yè)在某地域高度集中、要素資源不斷匯聚的過程。傳統(tǒng)產業(yè)集聚理論主要關注制造業(yè)或生產性服務業(yè)等單一產業(yè)集聚。但現(xiàn)實經(jīng)濟發(fā)展過程中，空間范圍的產業(yè)集聚往往伴隨著關聯(lián)產業(yè)在地理空間范圍的協(xié)同。協(xié)同集聚的概念最早由Ellison和Glaeser(1997)[30]提出，用來解釋制造業(yè)與其他行業(yè)的空間集聚現(xiàn)象。制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚表現(xiàn)為“兩業(yè)”間的協(xié)同定位，制造業(yè)的發(fā)展需要生產性服務業(yè)通過縱向或橫向關聯(lián)與之協(xié)同集聚，形成“兩業(yè)”集中連片空間布局。生產性服務業(yè)作為“營改增”的關鍵，其將通過稅負效應與分工效應強化制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚現(xiàn)象。

(一)“營改增”和制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚：稅負效應

“營改增”政策施行的直接表現(xiàn)便是降低企業(yè)稅負(1)據(jù)《中國民營經(jīng)濟發(fā)展報告》顯示，我國制造業(yè)上市公司的實際利潤稅負從“營改增”試點前的65.6%，下降至“營改增”全面實施后的61.3%。(孫正，2020[15]；孫曉華等，2020[2])。首先從服務業(yè)企業(yè)看，“營改增”試點后，一方面對于研發(fā)和技術服務、信息技術等現(xiàn)代服務業(yè)執(zhí)行6%的低檔稅率；另一方面服務業(yè)企業(yè)中間投入品的進項稅額可予以抵扣，降低企業(yè)稅基，這都有助于減少服務業(yè)企業(yè)稅收成本，致使企業(yè)在新技術、新產品和新服務等的研發(fā)方面有更多資金，從而促進生產性服務業(yè)實現(xiàn)專業(yè)化、高端化和集聚化(黃策等，2020)[19]，產生更強的規(guī)模經(jīng)濟和范圍經(jīng)濟效應，降低單位生產性服務供給價格與成本(顧乃華，2011)[31]，強化制造業(yè)企業(yè)外購生產性服務的趨勢，促進制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚。

其次從制造業(yè)企業(yè)看，生產性服務業(yè)在“營改增”試點前繳納營業(yè)稅，制造業(yè)企業(yè)外購的中間投入服務無法取得增值稅專用發(fā)票，部分生產性服務在推行“營改增”的“1+6”模式后納入增值稅抵扣鏈，制造業(yè)企業(yè)可取得增值稅發(fā)票進行抵扣，從而減少企業(yè)外購服務成本，降低流轉稅稅負。比如“營改增”政策實施前，某電子機器制造企業(yè)，其生產過程需從上游軟件公司購買一項專利，專利采購按照無形資產轉讓屬性繳納營業(yè)稅，無法開具增值稅發(fā)票用于出口電子產品時抵扣，存在雙重納稅問題，加重了電子機器制造企業(yè)的稅收負擔；“營改增”政策實施后，外購的專利便可進行進項稅額抵扣，降低了企業(yè)稅負，使制造企業(yè)用于轉型升級的資金更多，從而產生更高端的生產性服務業(yè)需求和更強的“定向集聚”效應，形成制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚現(xiàn)象。

然而，“營改增”政策主要對我國現(xiàn)代生產性服務業(yè)，尤其是分工精細、鏈條較長的高端生產性服務業(yè)產生較明顯的減稅效應。如眾多研究表明“營改增”政策對交通運輸業(yè)等傳統(tǒng)生產性服務業(yè)的稅負降低效應并不明顯(潘文軒，2013[32]；王玉蘭和李雅坤，2014[33]；陳釗和王旸，2016[11])。另外，生產性服務業(yè)中的商務服務業(yè)，其稅率從“營改增”試點前的5%上升為之后的6%，且其作為人力資本密集型行業(yè)，對產品或服務的購入較少，因此可抵扣的進項稅較少。而且，“營改增”政策實施后并非所有行業(yè)均適用低稅率，如生產性服務業(yè)中的有形動產租賃適用17%的高檔稅率。綜上分析可知，“營改增”政策對制造業(yè)與高端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的影響效果更明顯，而對制造業(yè)與低端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的影響效果較弱。

(二)“營改增”和制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚：專業(yè)化分工效應

“營改增”政策的終極目標并非局限于減稅，而是力爭協(xié)調好產業(yè)間的投入產出關系，實現(xiàn)產業(yè)分工與協(xié)作，強化專業(yè)化生產能力(陳釗和王旸，2016)[11]。稅制改革前，制造業(yè)內“自給自足”式中間品或勞務無需繳納營業(yè)稅，而外購或外包的中間品或勞務需繳納營業(yè)稅，且交易次數(shù)越多企業(yè)稅負越重，因此為減少對外往來次數(shù)以避免重復征稅，制造業(yè)企業(yè)往往傾向于選擇“小而全”“大而全”的經(jīng)營方式，不利于生產性服務業(yè)從制造業(yè)中專業(yè)化分離(范子英和彭飛，2017[5]；黃策等，2020[19])。稅制改革后，生產性服務業(yè)改繳增值稅，使其能與關聯(lián)制造業(yè)形成完整的增值稅抵扣鏈條，從而相同服務不會存在因企業(yè)組織形態(tài)和歷經(jīng)交易次數(shù)的差異而承擔不同稅負，避免重復征稅問題，促使無論是試點還是非試點的下游制造業(yè)都向著專業(yè)化方向發(fā)展，推進社會分工和提高專業(yè)化程度(孫曉華等，2020)[2]。而制造業(yè)企業(yè)出于降低生產及交易成本的考慮，通常有在生產性服務業(yè)周圍集聚的傾向，形成制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的現(xiàn)象(劉勝等，2019)[34]。

另外，“營改增”政策更多的有利于高端生產性服務業(yè)突破發(fā)展的體制約束。因為在稅制改革前重復征稅的問題并非存在于所有生產性服務業(yè)，依據(jù)《中華人民共和國增值稅暫行條例》，購進或者銷售貨物以及在生產經(jīng)營過程中支付運輸費用的，按照運輸費用結算單據(jù)上注明的運輸費用金額和7%的扣除率計算進項稅額可予以扣除。因此，對于運輸物流等類似行業(yè)，稅制改革前便不存在重復征稅，從而“營改增”并不會對該行業(yè)與下游行業(yè)的專業(yè)化分工有較大影響(陳釗和王旸，2016)[11]。即“營改增”的施行主要促進了制造業(yè)高端而非低端生產性服務業(yè)的分離，從而強化制造業(yè)與高端生產性服務業(yè)的協(xié)同集聚。

基于以上理論分析，本文提出如下研究假說：

假說1：“營改增”政策將促進制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚。

假說2：“營改增”政策對制造業(yè)與高端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的促進效應更強，而“營改增”政策對制造業(yè)與低端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的促進效應較弱。

三 數(shù)據(jù)介紹與研究設計

(一)數(shù)據(jù)介紹及變量說明

2012年1月1日，“營改增”首先在上海推行，同年逐步推廣至北京、江蘇、安徽、福建、廣東、天津、湖北及浙江等8大省市，2013年8月擴展至全國。本文選取的研究年限為2003-2013年，以是否進行“營改增”試點為區(qū)分標準，將實行“營改增1+6” 的試點地區(qū)作為處理組，否則為對照組?？紤]到“營改增”政策對制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的影響并非立桿見影。因此，借鑒劉窮志和羅嬋(2019)[35]的研究，將樣本期間內除上述9大省市外的其他地區(qū)依舊作為控制組。由于“營改增1+6”的9大試點省市均于2012年展開稅制改革，因此，本文設定“營改增”政策的實施時點為2012年，即2012年及以后的年份為政策實施期，取值為1，否則為0。

囿于數(shù)據(jù)的可獲性，本研究實證分析的樣本涵蓋中國277個地級及以上城市，時間跨度為2003-2013年。其中，發(fā)明專利授權數(shù)據(jù)來自國家知識產權局網(wǎng)站，其他變量數(shù)據(jù)均來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》(2004-2014年)的市轄區(qū)層面數(shù)據(jù)。另外，關于市場潛能的測算需要城市間距離數(shù)據(jù)，本研究在國家基礎地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中獲取城市駐地所在經(jīng)緯度，并采用Matlab軟件測算得到城市間的歐式直線距離。根據(jù)政策實施情況，本文最終得到85個處理組城市，192個控制組城市。

本文被解釋變量包括制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)(lncoaggl)、制造業(yè)與高端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)(lngaoco)以及制造業(yè)與低端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)(lndico)。對于被解釋變量的度量，首先參考顧乃華(2011)[31]的研究界定生產性服務業(yè)范疇，然后基于張虎等(2017)[29]的研究構建協(xié)同集聚指數(shù)。第一步，依次設定制造業(yè)與生產性服務業(yè)的區(qū)位熵指數(shù)如下：

magglmj=(lmj/lj)/(lm/l)，sagglsj=(lsj/lj)/(ls/l)

(1)

式(1)中，magglsj表示j城市的制造業(yè)m在全國層面的區(qū)位熵，sagglsj表示j城市的生產性服務業(yè)s在全國層面的區(qū)位熵。lmj表示j城市制造業(yè)從業(yè)人數(shù)，lsj表示j城市生產性服務業(yè)從業(yè)人數(shù)，lm為全國制造業(yè)從業(yè)總人數(shù)，ls為全國生產性服務業(yè)從業(yè)總人數(shù)，l為全國所有行業(yè)從業(yè)總人數(shù)。第二步，基于制造業(yè)區(qū)位熵與生產性服務業(yè)區(qū)位熵進一步構建制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)：

coaggl=[1-|maggl-saggl|/(maggl+saggl)]+|maggl+saggl|

(2)

根據(jù)式(2)得到的coaggl值越大，表明制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚程度越高，產業(yè)間協(xié)同發(fā)展越顯著。另外，為進一步檢驗“營改增”政策對不同層次生產性服務業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚的差異化影響，本文進一步沿用宣燁和余泳澤(2014)[36]的思路，將5大生產性服務業(yè)進行高、低端細分，其中高端生產性服務業(yè)包括科學研究、技術服務和地質勘查業(yè)，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)及金融業(yè)；低端生產性服務業(yè)包括交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，租賃和商業(yè)服務業(yè)。同樣的方法分別構建制造業(yè)與高端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)(gaoco)、制造業(yè)與低端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)(dico)：

gaoco=[1-|maggl-gaosaggl|/(maggl+gaosaggl)]+|maggl+gaosaggl|

(3)

dico=[1-|maggl-disaggl|/(maggl+disaggl)]+|maggl+disaggl|

(4)

核心解釋變量是“營改增”政策變量，即模型(5)中的TAXi×postt，表示地區(qū)分組虛擬變量和時間分組虛擬變量的交互項。其中，TAXi為地區(qū)分組虛擬變量，倘若i城市為“營改增1+6”試點地區(qū)，則TAXi=1，否則TAXi=0；postt表示時間分組虛擬變量，2012年“營改增”試點前postt取值為0，否則postt取值為1。

表1為主要變量描述性統(tǒng)計結果。據(jù)表1可知，被解釋變量中，制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)(lncoaggl)的均值為0.8542，標準差為0.2476，表明樣本城市的協(xié)同集聚水平各異；是否為“營改增”試點城市(TAX)的均值為0.3069，表明30.69%的樣本城市為試點城市；控制變量中，人均實際GDP(lnPGDP)的均值為2.9913，標準差為2.0247，信息化程度(Inform)的均值為0.0309，標準差為0.0189，表明不同城市經(jīng)濟發(fā)展水平存在較大差異，而大部分城市的信息化程度都較為良好。

表1 主要變量統(tǒng)計特征

(二)研究設計

本文的目的在于評估“營改增”政策對制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的影響，因此，采用政策評估中常用的DID方法(范子英和彭飛，2017[5]；唐榮和黃抒田，2021[39]；蘇梽芳等，2021[7])。模型具體構建如下：

yit=βTAXi×postt+γControlit+μi+τt+εit

(5)

式(5)中，被解釋變量yit包括coagglit、gaocoit以及dicoit三個，分別表示i城市第t年的制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚程度、制造業(yè)與高端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚程度以及制造業(yè)與低端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚程度；TAXi×postt表示“營改增”政策虛擬變量，其中，TAXi為地區(qū)分組虛擬變量，倘若i城市為“營改增”試點地區(qū)，則TAXi取值為1，否則TAXi取值為0；postt為時間虛擬變量，“營改增”試點前postt取值為0，否則postt取值為1；Controlit表示控制變量集，具體包括人均實際GDP(lnPGDP)、信息化程度(Inform)、利用外資水平(FDI)、政府干預(Gov)、城市創(chuàng)新質量(Inno_auth)、科技從業(yè)人員比重(RD)、人口規(guī)模(lnPop)以及市場發(fā)展?jié)撃?MP)等。μi為城市固定效應，以在城市層面剔除不隨時間變化因素的干擾。τt為年份固定效應，用來排除特定年份同時影響所有地區(qū)外部沖擊的干擾。系數(shù)β體現(xiàn)了“營改增”政策影響產業(yè)協(xié)同集聚的凈效應。

為驗證DID方法的有效性，本文還比較了處理組與控制組政策實施前的時間趨勢。從圖1可以看到，在“營改增”政策實施前，處理組與控制組制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚水平的變化趨勢大致相同，而在“營改增”政策實施后，處理組與控制組制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚水平的變化趨勢發(fā)生明顯改變?？梢?，本文采用DID方法估計“營改增”對制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚水平的影響，是滿足共同趨勢前提條件的。

圖1 共同趨勢檢驗

雖然DID模型的應用需滿足嚴格的共同趨勢假設前提，但由于“營改增”試點城市和非試點城市本就存在各類系統(tǒng)性差異，因此處理組與控制組協(xié)同集聚指標差異并不能作為“營改增”政策對制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的平均處置效應。為此，本文進一步采用PSM-DID模型，在DID前對樣本進行匹配，讓“營改增”試點城市和非試點城市僅存在“受‘營改增’政策影響與否”這一差別。

根據(jù)研究設計，采用Logit模型，從各城市實際人均GDP、信息化程度、利用外資水平、政府干預程度、城市創(chuàng)新質量、科技從業(yè)人員比重以及人口規(guī)模等7個方面匹配處理組和控制組。得分傾向值估計模型具體如下：

(6)

其中，Xit即匹配變量。根據(jù)PSM結果可知(表2)，匹配后的兩組城市在實際人均GDP(lnPGDP)、信息化程度(Inform)、利用外資水平(FDI)、政府干預程度(Gov)、城市創(chuàng)新質量(Inno_auth)、科技從業(yè)人員比重(RD)以及人口規(guī)模(lnPop)等7方面的差異大幅縮小，標準化差異絕對值均不到10%，總體顯示匹配效果較好(Rosenbaum和Rubin，1985)[40]。因此，本研究選取的配對指標與匹配法恰當，為后續(xù)DID回歸提供了較理想的數(shù)據(jù)樣本，從而增強了“營改增”政策效果評估的真實性與可靠性。

表2 Logit回歸結果與平衡性假設檢驗結果

四 實證結果及分析

(一)基準結果分析

表3為DID和PSM-DID的估計結果。結果顯示，不論是否納入控制變量，TAX×Post的估計系數(shù)幾乎都顯著為正，且在加入控制變量后TAX×Post的估計系數(shù)值更大，顯著性更強。表明在其他條件不變情況下，“營改增”政策實施地區(qū)制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚水平要顯著高于未實施“營改增”政策的地區(qū)，可見“營改增”政策的實施能有效促進“兩業(yè)”協(xié)同集聚，驗證了假說1。具體以PSM-DID的估計結果為例，在加入控制變量后，TAX×Post變量的估計系數(shù)為0.0854，表明在其他因素不變情況下，“營改增”政策實施地區(qū)制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚水平要比未實施“營改增”政策的地區(qū)高出8.54%。

表3 “營改增”對制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的影響

(二)基于城市規(guī)模的異質性檢驗

上述經(jīng)驗分析結果表明，“營改增”政策顯著促進了城市制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚。然而，該促進效應在不同規(guī)模城市是否存在差異？本文進一步基于上述基本結論，考察城市規(guī)模大小帶來的異質性影響。關于城市規(guī)模的劃分，借鑒紀祥裕和顧乃華(2020)[38]的研究，基于2013年各城市人口數(shù)歸類得到大、中、小三組城市樣本(2)其中，大城市組包括大城市、特大城市和超大城市，人口在100萬以上；中城市組人口規(guī)模在50萬至100萬之間；小城市組的人口規(guī)模在50萬以下。，大城市組包括132個城市，中城市組包括102個城市，小城市組包括43個城市?；诔鞘幸?guī)模分組的回歸結果見表4。

表4為大城市組、中城市組和小城市組的回歸結果。結果顯示，“營改增”政策的實施能有效促進大城市和中城市組的“兩業(yè)”協(xié)同集聚，對中城市組“兩業(yè)”協(xié)同集聚的促進效應最強，效果最明顯，而對小城市組“兩業(yè)”協(xié)同集聚促進效果不明顯。具體來看，中城市組“營改增”政策的估計系數(shù)在1%水平上顯著為正，且其估計系數(shù)近乎大城市組的2倍多，而小城市組的估計系數(shù)并未通過顯著性檢驗?？赡艿脑蛟谟冢盒〕鞘兄饕詥我划a業(yè)為主，生產性服務業(yè)規(guī)模還較小，不論是從基礎設施還是從要素供給等方面都不能為“兩業(yè)”協(xié)同集聚發(fā)展提供良好平臺，使“營改增”政策的實施效果不明顯；而大城市本身產業(yè)體系完善，生產性服務業(yè)發(fā)展基礎良好，“兩業(yè)”協(xié)同集聚發(fā)展水平較為明顯，使“營改增”政策的實施效果相對有限；中城市有較多產業(yè)部門，產業(yè)體系較為完善，但同時也存在生產性服務業(yè)發(fā)展滯后問題，“營改增”政策的實施恰好能有效改善這一現(xiàn)狀，使效果最顯著。

(三)基于產業(yè)類型的異質性檢驗結果

在“營改增”政策影響城市制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚“凈效應”研究的基礎上，本文進一步對生產性服務業(yè)進行高、低端細分，考察“營改增”政策對不同層級生產性服務業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚的差異化影響，驗證假說2，具體回歸結果見表5。

表5 基于產業(yè)類型的異質性檢驗結果

表5為基于產業(yè)類型分組的異質性檢驗結果。結果顯示，加入控制變量后，“營改增”政策在1%的水平上顯著促進了制造業(yè)與高端生產性服務業(yè)的協(xié)同集聚，而在低端生產性服務業(yè)組，“凈效應”估計系數(shù)僅通過了5%水平的顯著性檢驗，且在高端生產性服務業(yè)組，“營改增”政策的估計系數(shù)值更大。表明相對于與制造業(yè)無緊密聯(lián)系的低端生產性服務業(yè)而言，“營改增”政策的實施更有助于提升制造業(yè)同與其產品有緊密聯(lián)系的高端生產性服務業(yè)的協(xié)同集聚水平，驗證了假說2。

五 結論與政策啟示

本文基于“營改增”政策的準自然實驗，選取2003-2013年我國277個城市數(shù)據(jù)為研究樣本，采用傾向得分匹配雙重差分法(PSM-DID)，分析了“營改增”政策對制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的影響效應。主要研究結論為：(1)整體上，“營改增”政策顯著推進了制造業(yè)與生產性服務業(yè)協(xié)同集聚；(2)基于城市規(guī)模的異質性檢驗結果表明，“營改增”政策對中城市“兩業(yè)”協(xié)同集聚的促進效應最強，其次為大城市組，而對小城市組“兩業(yè)”協(xié)同集聚促進效果不明顯；(3)從不同層級生產性服務業(yè)看，“營改增”政策對制造業(yè)與高端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的影響效應更大，而對制造業(yè)與低端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的影響效應較小。

進一步得出如下政策啟示：(1)繼續(xù)加大增值稅制度的完善力度，切實降低企業(yè)稅負。一方面可參照國際上發(fā)達國家的通行做法，在逐步推廣一般納稅人正常抵扣機制的同時，對民生領域的生產性服務設置一檔優(yōu)惠稅率，以減輕企業(yè)稅收負擔，全面覆蓋稅制改革的政策紅利，從而推動生產要素向制造業(yè)和生產性服務業(yè)協(xié)同集聚；(2)城市規(guī)模異質性檢驗結果表明，“營改增”對小城市組的“兩業(yè)”協(xié)同集聚促進效果不明顯。本文認為小城市應適當放松生產性服務機構的市場準入門檻及行政審批流程，在大力推進本地生產性服務業(yè)發(fā)展、完善產業(yè)體系的同時，應有序、合理地鼓勵有條件的企業(yè)建立跨行業(yè)、跨領域的產業(yè)聯(lián)盟，多點發(fā)力促進“兩業(yè)”協(xié)同集聚生態(tài)環(huán)境的培育；(3)針對產業(yè)類型的異質性檢驗結果表明，“營改增”政策對制造業(yè)與低端生產性服務業(yè)協(xié)同集聚的影響效應較弱，因此,本文認為政府應適當關注“交通運輸物流輔助”等中下游低端生產性服務業(yè)，盡快形成與“營改增”配套的財政補償機制，對“營改增”政策造成稅負提高或稅負減免力度較小的企業(yè)給予適當補貼。